Behavioral and Psychological Determinants of Cryptocurrency Investment: Expanding UTAUT with Perceived Enjoyment and Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
With their potential for high returns and expanding role in the financial landscape, cryptocurrency investments have garnered the attention of the financial press and investors. Applying an integrated research model based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), this study investigates the factors influencing individual investors’ attitudes toward cryptocurrency investments and their intention to continue investing. The model incorporates constructs such as performance expectancy, effort expectancy, social influence, perceived risk, perceived privacy, technology competency, perceived enjoyment, and prior experience. Data from 506 cryptocurrency investors located in the United States were collected through a 50-item questionnaire. The findings indicate that performance expectancy and perceived enjoyment positively impact attitudes toward cryptocurrency investments, which, in turn, influence the intention to continue investing. Perceived privacy positively affects performance expectancy, while technology competency enhances effort expectancy. These results offer valuable insights for policymakers and cryptocurrency exchanges to foster sustainable growth in the cryptocurrency market. Despite its contributions, the study acknowledges limitations, including a focus on current investors in the US and the exclusion of factors such as optimism and innovativeness. Future research should explore these aspects across different populations and regions to gain a more comprehensive understanding of cryptocurrency investment behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».